什么时候用Python完成元编程

Question

我读过一篇文章，似乎说Lisp、Scheme和类似Lisp的宏的元编程发生在编译时：http://tratt.net/laurie/research/pubs/html/tratt__compile-time_meta-programming_in_a_dynamically_typed_oo_language/。在

它似乎还指出，像Python这样的动态语言不使用太多的编译时元编程。我知道在某种程度上，Java可以使用类加载器进行编译时元编程。在使用元类和修饰符的Python元编程中，以及使用诸如type（）、isInstance（）等方法进行反射的Python元编程中……这都是运行时的元编程，还是背后还有更多的元编程？在

Answer 1

简短的说法是：是的，decorator、元类等主要是在运行时发生的事情。在

这也意味着，对于理解Python中的元编程，SmallTalk通常比Lisp更好

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长版本有点复杂。在

Python中的“编译时”是指将函数定义、类定义和模块本身编译为字节码“运行时”包括解释这些实体。²

特别是，像def和class语句这样的语句是（编译为）运行时代码的，它们可以像其他语句一样执行。在

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例如，考虑以下模块：

@spam
def eggs():
    print(3)

print(3)主体被编译成一些字节码，在执行时，它查找print，并用参数3调用它。然后可以将字节码视为常量。在

然后模块主体被编译成类似这样的伪代码：

^{pr2}$

当您import该模块（或将其作为脚本运行）时，编译的代码将在运行时执行。所以，这时就有人打电话给装饰工了。在

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同样，考虑一下：

class Spam(metaclass=MetaSpam):
    def eggs(self):
        pass

首先，pass被编译成字节码，它只返回None，它可以被视为常量。在

接下来，这个类主体被编译成字节码。由于类主体只有def语句，因此字节码的作用与此等效：

eggs = FunctionType('eggs', eggs_bytecode_constant, ('self',), other_stuff))

接下来，该class语句被编译成字节码，执行如下操作：

_namespace = {}
exec(Spam_bytecode_constant, _namespace)
Spam = MetaSpam('Spam', (object,), _namespace)

然后，当您import该模块（或将其作为脚本运行）时，该字节码将被执行。因此，这时调用元类，创建类对象。在

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这意味着您几乎可以忽略编译时发生的事情。³

如果您想直接调用type（或自定义元类），则会获得与class语句完全相同的效果。您甚至可以手动从字节码对象中构造函数对象，并获得与def语句或lambda表达式完全相同的效果。而且，您可以在函数或类被创建后对其进行修改，例如，通过Spam.cheese = cheese向类添加新方法与直接在class语句中定义它们没有什么不同。⁴

这也意味着在Python中反射并不是什么神奇的东西。对象在public属性中携带它们的类型信息，^{}模块所做的工作与解释器对相同属性所做的工作几乎相同。在

但是，另一方面，这意味着一些用Lisp宏容易做的事情，比如将表达式的AST而不是表达式的值作为参数，在Python元编程中是不可能的。在

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好吧，我说这是不可能的，但是……如果你想用Python做Lisp风格的元编程，实际上你也可以做到。它只意味着编写和安装import hooks。⁵

通常，在Python中，import查找源文件，用bytes.decode将其解码为文本，用tokenize模块标记它，用ast.parse解析标记，并用compile编译结果。所有这些部分都暴露在Python代码中，而且（在3.4以上版本中）整个导入系统本身都是用Python编写的，使用的模块与您自己可以使用的相同。在

因此，导入钩子可以安装一个自定义加载程序，该加载程序将像默认加载程序一样进行解码、标记化和解析，然后像Lisp样式的宏那样修改AST，然后像默认加载程序一样编译并返回结果。在

如果您对此感兴趣，应该查看MacroPy。在

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_{1。事实上，IIRC、Forman的第一版和Danforth的SmallTalk书让元类工作以及Danforth的另一篇论文是对Python元程序的主要影响设计。}

_{2。在交互模式下，Python一次编译并执行一个语句，将一些东西混合在一起，但思想没有太大不同。}

_{3。实际上，不同的实现可以选择在编译时比CPython做更多或更少的工作，只要语义最终相同。}

_{4。除了一些微妙的问题，例如def语句在上面的那个_namespace内与{}内部执行的方式不同，这可能会影响super()。}

_{5。最初的PEP很好地涵盖了历史和基本原理，但没有涵盖在现代Python中编写和安装钩子的方法。为此，请阅读the import system上的参考文档，并按照importlib包的链接进行操作。}